Reprise du message précédent :

On dit la même chose
Mais du coup je comprend pas comment tu peux écrire ça et dire ensuite "c'est simple facile, et matlab le fait"

Ba écoute j'ai benchmarké 35 plateforme, personnellement testé une demi douzaine j'ai absolument rien vue qui était
1) était assez flexible pour notre utilisation  
2) assez mature pour faire plus de 2 composants sur la chaine annotation=>dev=>train=>test=>production...ce qui veut dire au moins brancher 2 ou 3 platforme ensemble ce qui est un enfer très souvent
3) assez complet pour être suffisant sur son périmètre
4) assez validé pour que j'ai confiance dans ce qui est dedans
 
Du coup on a refait beaucoup de chose, ça me fait chier mais j'ai pas trop le choix
 
Après j'ai pas testé Matlab
 
je vais te donner un cas d'usage simple qu'on fait nous:
- on fait de la détection d'objet pour compter des trucs, ça peut être fait aussi bien avec un détecteur d'objet (yolo, retinanet) qu'en segmentation. Pour choisir le meilleur je vais donc vouloir comparer en prod les perfo , sur un cas d'usage métier, de plusieurs (dizaine) d'algo de seg et d'instanciation. Sauf qu'il faut, comme tu le dis très bien ( ), comparer tous le process, et dans un contexte de production (que ce soit sur une machine clou, durci edge...on s'en fou en fait, ce qu'il faut c'est que le test se fasse dans le contexte logiciel et hardware de la prod):  

• en seg on fait pas mal de postpro, on passe un watershed derrière et on fait de la séparation de pâté en fitant des formes dessus. Pour que ca marche bien on utilise aussi une brique de "squeeze and excitation" qui va mieux séparer les objets.
• en objet on fait du retina orienté et de l'ensembling en pred

Donc déjà 80% des plateforme ne permettent pas de faire ces technos (retina orienté, scse, ensembling) ensuite 80% ne permettent tous simplement pas de faire des "test" business, la perfo c'est la val ensuite aucune plateforme a ma connaissance ne permet de tester avec des outils de visu quanti et quali, non pas un modèle, mais une chaîne de différent processing et une prédiction complète.
Franchement si t'as je prend direct
Et là dedans j'ai pas parler de la détection auto de point de fonctionnement en plus

Ce n'est pas "juste" MATLAB qui n'est au fond rien de plus qu'un Python en mieux Ou alors c'est Python qui est un MATLAB en moins bien... je ne sais plus. Anyway.

Ce qui fait fonctionner le bousin, c'est MATLAB + Simulink + Stateflow + les générateurs de code qui vont bien (C, vHDL ou GPU).  Y en a pour 20-25k de licences pour un développeur, c'est un budget, je ne le nie pas... Mais le gain en productivité est faramineux, même des PME investissent sur ces outils malgré leur prix parce que ça coûte toujours beaucoup moins cher que des développeurs. Dans la chaîne, MATLAB ne sert que pour l'inférence dans les phases préliminaires du développement. Eventuellement pour l'entraînement mais ce n'est même pas nécessaire puisque MATLAB te permet d'importer un modèle entraîné avec à peu près n'importe quel outil. La plateforme complète te permet de faire du développement et de la simulation sur ton poste de développement en code MATLAB, puis toujours sur ton poste de développement avec le code généré (software in the loop - SiL) et enfin directement sur la cible avec le code généré (hardware in the loop - HiL).

Faut que je lise tout ça en détail quand j'aurai le temps.

Je pense que pour des cas d'usages bien spécifique en effet avoir tout ces outils branchés ensemble doit être très utile   Mais avoue que c'est pas non plus tout le monde.
 
Après là je connais pas trop ce domaine. Enfin si, en VHDL les générateur de code j'avais vue que c'était pas loin de l'équivalent d'un générateur de bloat aléatoire (celui des constructeur en tout cas)... mais le VHDL de toute façon reste une espèce de magie noire satanique que j'espère ne plus jamais avoir à approcher de ma vie

Tout le secteur auto et aéro en fait La quasi totalité des lignes de code qui font fonctionner une Tesla, une Volvo, une BMW, une Toyota, une Renault, etc. sont générées par ce moyen.

Ca sert à quelque chose de feed du background à un réseau qui fait de la segmentation ?
 
Genre entre avoir des images qui ont entre 5% et 95% de background ou des images ayant toutes max 30% de background c'est quoi le mieux ?
 
Instinctivement j'aurais dit moins y'a de background mieux c'est  

Ça dépend

 
Ya pas un expert dans le coin ?  

Non mais en vrai ça dépend. Nous on met 10-30% de tuile negative en fonction si c'est de la seg, de l'instance, le type des objets etc...

 
Mais y'a une raison théorique ou c'est juste empirique ?

C'est du deep mac... Tout est empirique

 
Si le contexte est important, laisser plein de background ça peut se justifier. Faudrait que je teste tout ça  

Bonjour à tous,
 
J’ai une petite question, est ce que vous sauriez comment on peut scraper des images provenant de Twitter, par exemple si je veux scrapper 100 tweet lié au covid 19 qui contiennent une photo. Au niveau des textes j’ai pas de soucis mais images je ne sais pas comment m’y prendre.
 
Merci beaucoup

Tu as des exemples de photos ? Si c'est du texte OCR sinon il faut voir ce que tu cherches à récupérer ...

En utilisant l'API ça te file pas l'image et/ou l'url de l'image ? Tu bloques sur quoi ?

J’ai pas d’exemple de photos en particulier, mais si le tweet contient une image quelconque, j’aimerais pouvoir la stocker par exemple.
Pour l’URL de l’image en utilisant l’API, j’ai pas d’url dans les tweet que j’ai récupéré dans une centaine de tweet, donc soit j’ai pas d’image dedans soit ça ne récupère peut être pas l’url (ce qui est étrange).
 
J’ai utilisé tweepy et l’API Twitter pour récupérer les tweets.
 
Je vous cache pas qu’à la base je voulais faire ça sur Instagram, en gros récupérer les publications instagram (le texte et l’image) qui sont liés à un Hashtag mais j’ai rien trouvé à ce sujet. Je me suis donc tourné vers Twitter car j’avais déjà scrapper des tweets auparavant.

Tu peux pas utiliser tweepy pour query un tweet en particuler où t'es sûr d'avoir 1 image ? Je suis quasi certain que la photo est dans le truc json retourné

 
Tu as probablement raison, j’ai probablement pas eu de chance sur les quelques tweet que j’ai pu récupérer. Je vais voir ça merci !

 
Pas de soucis, je t'envoie la facture en MP pour pas polluer le topic

Haha en attendant que je trouve mon premier CDI elle sera en attente avec toutes les autres.  

Sur la pause déjeuner (11h -15h) c'est pas double tarif ?  

 
C’est sympa comme outil, je connaissais pas. Merci je garde ça sous le coude !

Bonjour, suite à ma licence MASS j'ai été pris pour l'instant aux master suivants :  
- ESA
- Maths appliquées, Stats parcours Data Science à Aix-Marseille
- Maths appliquées, Statistiques à Claude Bernard
 
Vous me conseillerez de faire lequel entre les 3 sachant que je veux faire du machine learning (data scientist toussa...) ? J'attends encore les résultats de Dauphine d'ailleurs (IDD et Maths apps que je pense prendre si je l'ai)

Peu importe, tout le monde s'en fout

 
Mais encore ? en vrai j'ai du mal à savoir si ces masters sont bien. J'ai aucun retour sur aix-marseille et Claude Bernard

Yo,
 
J'ai un entretien technique bientôt. Le mec a dit qu'il y aurait de l'algèbre linéaire (wtf). Vous avez des ressources pour taffer ça dans ce contexte ?

C’est pas juste du calcul matriciel ? Jore être capable de reprogrammer la rétropropagation du gradient ?  

C'est le terme mathématique qui se réduit le plus souvent en 'outils pour les matrices" en data science ...  j'exagère un peu
 
https://fr.wikipedia.org/wiki/Matri [...] 9matiques)
En mathématiques, les matrices sont des tableaux de nombres qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire.

 
AH BON ?????????????????????
 
Je savais pas, jamais entendu parler, cimer  
 
Non, en vrai c'était plus si vous aviez des exemples d'exos susceptibles de tomber, c'est tellement vaste comme sujet    

Tu fais le premier MOOC de machine learning de Andrew Ng sur Coursera, où tu recodes une partie des algos de ML sur Matlab, don’t speak the name or you will summon the demon Octave qui date de l’époque d’avant tensorflow, keras et scikit. Pas mal foutu, tu envoies tes réponses dans les internets et ça te dit si c’est bon ou non.

 
Ca se précise, quelqu'un a déjà eu à faire ça ? Comment faut aborder le bousin ?  

90% des questions d'alg lin en ML ça sera :
 
Conditions pour avoir un coef de regression lineaire unique ?
 
Formule de ce coef et condition pour qu'il existe

 
J'en sais rien    
 
C'est pour un poste en Vision / Deep Learning  

Vous pouvez répéter la question ?

 
Ca se précise, quelqu'un a déjà eu à faire ça ? Comment faut aborder le bousin ?   [/quotemsg]
 
Non mais what c'est quoi ces process de malade !

 
C'est ironique ou pas ? Jprefere ça plutôt que de me faire charcuter pendant 1h sur des questions tricky en maths / ml / prog    
 
Là au moins je parle de ce que je connais et les questions tourneront autours  
 
Par contre 45 minutes ptn ils ont craqués  

 
ça me semble assez clair non ?
 

 
Je dis ça parce que c'est une question qui est revenue dans 15+ entretiens pour des job en DS / ML pour les gens autour de moi

 
Aué cimer c trivial ça  
 
Sauf la dernière phrase jsp si je l'ai vu ça

45min ils abusent de ouf
 
en cours on nous présentait des papers AAA (ICML et consort) en 20min max    
 
Donc présenter un projet lambda de 45min